Analysis of physical activity practice in Ecuador, year 2024: a Logit Modeling approach

Authors

  • Hugo Nelson Donoso Reinoso Universidad Estatal de Milagro
  • Miguel Enrique Díaz Alava

DOI:

https://doi.org/10.47197/retos.v69.116793

Keywords:

Regular physical activity, education , ENEMDU, socioeconomic factors, Logit model, public health

Abstract

Objective: To identify the determining factors of regular physical activity in the Ecuadorian population, given its importance for the prevention of chronic diseases and the promotion of public health.

Method: This study consisted of a quantitative, explanatory design based on a Logit econometric model applied to 28,306 observations obtained from the 2024 National Survey of Employment, Unemployment, and Underemployment (ENEMDU). Independent variables included sociodemographic, economic, and service access characteristics.

Results: The model showed a good fit (McFadden's pseudo R² = 0.188; AUC = 0.7755). Being male, older, single, or affiliated with the IESS (Institutional Institute of Social Security) significantly decreased the likelihood of regular physical activity. On the contrary, having higher education and formal employment increased the likelihood of participation, with employment standing out as the factor with the greatest positive influence (odds ratio = 8.96). Per capita income and urban residence showed no significant effects. In conclusion, the decision to engage in physical activity does not depend solely on individual will, but also on social and work conditions that facilitate or restrict it.

Conclusion: The design of differentiated public policies that promote healthy environments and workplace wellness programs is recommended, prioritizing interventions for men, older adults, and people with low educational levels or without employment, in order to improve the physical and psychosocial health of the population.

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16-07-2025

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How to Cite

Donoso Reinoso, H. N., & Díaz Alava, M. E. (2025). Analysis of physical activity practice in Ecuador, year 2024: a Logit Modeling approach. Retos, 69, 1083-1090. https://doi.org/10.47197/retos.v69.116793